BME3005 BiostatisticsBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar BİYOMÜHENDİSLİK (İNGİLİZCE, TEZLİ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler
BİYOMÜHENDİSLİK (İNGİLİZCE, TEZLİ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
BME3005 Biyoistatistik Güz
Bahar
2 2 3 6
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: İngilizce
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL
Dersi Veren(ler): Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: - Ders, biyoistatistiksel kavramlar ve muhakeme konularında seçilen önemli konulara giriş sağlar. Bu ders, alana bir giriş niteliğindedir ve veri tipleri arasındaki farklılıkları da öğretmeyi amaçlar. Merkezi eğilim ve değişkenlik ; Örneklemlerle popülasyon ve oranlarına ilişkin çıkarım yapmak için yöntemler; istatistiksel hipotez testleri ve grup karşılaştırmalarına uygulanması; Deney tasarımlarında güç ve örneklem büyüklüğü; ve rastgele örneklem ve diğer çalışma türleri; regresyon analizi, güven aralığı, lineer ve logaritmik korelasyon gibi konuları içerir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
- Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler;
I. İstatistiksel sonuçları doğru, etkili ve bağlam içinde yorumlar.
II. İki veya daha fazla popülasyonu karşılaştırmak için uygun bir test seçebilir ve bir p değerini yorumlayıp ve açıklayabilir.
III. Deney tasarımlarında güç kavramını anlar.
IV. Güven aralık hesapları yapabilir ve yorumlayabilir.
V. Regresyon analizi ve değişkenlerin korelasyonunu anlayabilir.

Dersin İçeriği

Deneylerin tasarımı, İstatistiksel programlamaya giriş: Veri Analizi ve Tanımlayıcı İstatistikler, Olasılık Teorisi, Örneklem Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi, Olasılık, İstatistiksel Çıkarım, Parametrik olmayan Testler, Güç ve örneklem büyüklüğü, ANOVA, korelasyon ve regresyon, Lojistik regresyon, Survival Analizi Tasarımı, biyolojik verilerde uygulamalar.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Bioistatistiğe giriş
2) Tanımlayıcı istatistik
3) Olasılık teorisi
4) Örnekleme Dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi
5) ANOVA
6) t-test: İki Grup Özel Durumu
7) İhtimal tabloları
8) İhtimal tabloları
9) Güç ve örneklem büyüklüğü
10) Eşli t-test, Tekrarlı ANOVA Testi, Mc Nemar's Testi
11) Parametrik olmayan testler: Mann-Whitney Rank-Sum Test, Wilcoxon Signed-Rank Test
12) Parametrik Olmayan Testler: Kruskal-Wallis Testi, Friedman Testi
13) Güven aralığı
14) Korelasyon ve regresyon

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Primer of Biostatistics, Stanton A. Glantz, McGraw-Hill, 7th Edition
Fundamental of Biostatistics, Bernard Rosner, Cengage Learning, 8th Edition
Diğer Kaynaklar:

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Küçük Sınavlar 5 % 30
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 7 98
Küçük Sınavlar 5 1 5
Ara Sınavlar 1 3 3
Final 1 3 3
Toplam İş Yükü 151

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik (analiz, lineer, cebir, diferansiyel denklemler, istatistik), fen bilimleri (fizik, kimya, biyoloji) ve bilgisayar bilimlerinin (programlama, veri yapıları, benzetim) ileri düzeyde kavramlarını anlamak.
2) Mühendislik uygulamarı için gerekli teknikleri, becerileri ve mühendislik araçlarını (yazılım dahil) ileri düzeyde kullanma yetisi kazanmak.
3) İleri düzeyde deney tasarlama ve yürütme ve verileri çözümleme ve değerlendirme yeteneği edinmek.
4) Karmaşık sistem ve süreçlerin bileşenlerini, isterleri karşılayacak şekilde tasarlayabilmek.
5) Biyomedikal problemlere çözüm getirmek amacıyla ürün (cihaz, alet, sistem ve süreç) geliştirebilmek için gerekli becerileri edinmek.
6) Bilgi ve görüşlerini, yazılı, sözlü ve görsel araçlarla etkin olarak aktarabilmek.
7) Bireysel sorumluluk alabilmek ve farklı disiplinlerden kişilerle ekip olarak çalışabilmek.
8) Çağımızın ihtiyaç ve sorunlarını tanımak, mühendislik çözümlerinin küresel ve toplumsal etkilerini değerlendirebilmek.
9) Mesleki etik ve sorumlulukları kavramak.
10) Yaşam boyu eğitim ihtiyacını tanımak ve bu eğitime katılma yönelimine sahip olmak.